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摘要
为了保证航天器控制系统故障诊断的性能-故障关系图谱的完整性，提出基于语义和位置信息的深度网络关系预测方法，针对航天器性能-故障关系图谱存在物理关系复杂、样本稀少、知识库不完备的问题做出相应方法改进.首先，利用表示学习模型对三元组进行处理得到语义向量；其次，使用主成分分析法对语义向量进行降维；然后，根据实体在知识图谱中所处的全局位置，采用布尔型数据标记得到实体的位置向量；最后，将语义向量与位置向量拼接作为深度神经网络的输入，输出关系预测向量.实验结果表明，该方法预测准确率高于单一的表示学习推理和路径推理，能够有效地完善航天器性能-故障关系图谱的关系.
- 出版日期2022
- 单位北京控制工程研究所
